㈠ 大數據發展背景及研究現狀

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

㈡ 大數據背景下的計劃經濟會代替市場經濟嗎用經濟學的知識論述觀點。

我個人覺得不會完全代替。

大數據計劃經濟這個觀點我是在看馬雲的演講的時候看到的。我覺得可能會代替一部分，尤其是大數據背景下的計劃經濟可以計算出很多以前計算不出來的，但是並不會完全的代替市場經濟。

因為在經濟學的基本概念里，有人的地方就有市場。有時候人的需求真的是很難猜測的。比如說你想買一個包，但是你知道你想買的那個包具體是什麼樣子的嗎？你買東西的時候肯定不是完全理性的。

ps：經濟學的理論我現在正在學，以前都是用的經濟學的思維方式。

㈢ 如何看待大數據背景下的市場調研

大數據時代做市場調查最重要的是能採集到一手的海量數據，還必須非常精準的數據，高質量的數據，八爪魚採集器可以幫你做採集。
然後就是大數據分析，這個一般要數學建模。

㈣ 如何認識大數據背景下，統計學面臨的挑戰與機遇

1.大數據對統計學帶來的挑戰
傳統的統計學一般還停留在用抽樣技術在總體中抽取樣本收集數據，然後建立模型對數據進行統計分析。但是在數據如此之多的今天傳統的統計學在完成這方面時面臨巨大的挑戰。統計學要想推陳出新，必須要自己作出改革。
2.大數據為統計學帶來的機遇
統計學從古至今一直以來就是一門研究數據的學科，統計學和大數據內在具有聯系性，大數據讓統計學登上了學科霸主的地位，很多教學單位現在都注重統計學人才的培養。統計學能夠讓人們更好的把握對數據的分析和應用。總結了以下幾點大數據時代為統計學帶來的發展機遇。
（1）大數據為統計學提供了新的研究方向，對大數據進行分析，為統計學提供了新的實用價值，因為不僅電商，傳統商家還有政府都需要對龐雜的數據進行分析，找出其中包含的關於經濟發展趨勢的宏觀信息，微觀信息，還有公眾的喜好和需求等等，為了獲取這些信息，更加嚴密和系統的科學方法會被引入統計學研究中。
（2）統計學能夠充分利用計算機技術的發展，統計理論方法需要在學科交叉中獲得新的生命力，統計學應該從數據發展的現在趨勢中尋找統計發展的靈感。考慮到現在的信息技術、雲計算、互聯網的發展，並且以政府統計作為現代化統計的基礎，從傳統的統計學向現代統計學發展。
（3）對統計人才的培養提出了新的要求，現在需要的不僅僅是對統計學理論知識有清晰認識的統計學人才，而是高層次的數據分析師，要有數學知識、統計建模知識、計算機技能、編程技能、大數據挖掘、還要有管理技能等的復合型人才。

（4）可以進一步深化統計理論模型，現在進行統計分析不像以往，統計指標的獲得要經過復雜的演算過程。現在一般都是依靠大型軟體程序，但是這些大型的軟
件程序的編制卻需要特定的統計模型來完成的，如果想要在大數據時代獲得發展的優先權，就要研發出相應的數理統計的模型。

㈤ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。